AI 관련 뉴스를 보다 보면 엔비디아의 GPU와 삼성전자·SK하이닉스의 HBM이라는 이름이 자주 등장합니다.
GPU는 게임 그래픽을 처리하는 부품이라고 알고 있었는데, 왜 AI 산업에서도 중요해졌을까요?
핵심은 계산하는 방식입니다.
CPU는 종류가 다른 작업을 빠르고 유연하게 처리하는 데 강하고, GPU는 비슷한 계산을 대량으로 동시에 처리하는 데 강합니다.
AI 모델에는 이런 병렬 계산이 많이 필요하므로 GPU가 활약하는 것입니다.
CPU란 무엇일까?
CPU는 Central Processing Unit의 약자로, 우리말로는 중앙처리장치입니다. 흔히 컴퓨터의 두뇌라고 부릅니다.
인터넷 브라우저를 실행하고, 키보드 입력을 처리하고, 프로그램 사이에서 작업을 전환하는 등 컴퓨터의 여러 명령을 수행합니다.
한 가지 계산만 반복하기보다 다양한 상황에 대응해야 한다는 점이 특징입니다.
CPU 안에는 명령을 실행하는 코어가 있습니다. 코어가 여러 개이면 동시에 여러 작업을 처리할 수 있지만, 코어 수뿐 아니라 코어 하나의 성능, 소비 전력, 프로그램의 구조도 실제 속도에 영향을 줍니다.
GPU란 무엇일까?
GPU는 Graphics Processing Unit, 즉 그래픽처리장치입니다.
3D 게임에서는 수많은 픽셀, 물체, 그림자와 빛을 계산해야 합니다. 이 중 상당수는 비슷한 계산을 여러 데이터에 반복 적용하는 작업입니다.
GPU는 이러한 작업을 여러 연산 장치에 나누어 동시에 처리하도록 발전했습니다. 이를 **병렬 처리(Parallel Processing)**라고 합니다.
GPU와 그래픽카드는 같은 말이 아닙니다.
GPU는 계산을 담당하는 칩이고, 그래픽카드는 GPU와 메모리·냉각장치 등을 함께 구성한 제품입니다. 스마트폰이나 노트북에는 별도 그래픽카드 없이 GPU가 칩에 통합되기도 합니다.
CPU와 GPU의 차이, 식당에 비유하면
CPU는 주문마다 조리법이 다른 음식을 맡는 숙련된 요리사에 가깝습니다.
반면 GPU는 같은 메뉴를 수백 인분 준비할 때 일감을 나누어 동시에 만드는 조리팀과 비슷합니다.
CPU도 병렬 처리할 수 있고 GPU도 복잡한 일을 수행할 수 있습니다. 다만 어느 종류의 작업에 더 효율적인지를 보여주는 비유입니다.
| 구분 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 주요 역할 | 다양한 명령의 처리·제어 | 대규모 병렬 연산 |
| 강점 | 복잡한 순차 작업·빠른 응답 | 비슷한 계산을 동시에 처리 |
| 주요 활용 | 운영체제, 일반 프로그램 | 게임 그래픽, AI, 영상 처리 |
CPU와 GPU의 구조는 다르지만, 실제 컴퓨터에서는 서로 협력하여 작업을 처리합니다. Intel+1
AI는 왜 GPU를 사용할까?
챗봇이나 이미지 생성 AI는 내부적으로 엄청난 수의 숫자를 계산합니다.
특히 숫자를 표처럼 배열한 행렬의 곱셈과 덧셈이 반복적으로 등장합니다.
이런 계산은 작은 부분으로 나누어 동시에 처리할 수 있는 경우가 많습니다. GPU는 수많은 병렬 연산을 실행할 수 있어 대규모 AI 모델을 학습하거나 실행할 때 유리합니다.
다만 모든 AI 작업에 반드시 GPU가 필요한 것은 아닙니다.
작은 모델이나 데이터 준비 작업은 CPU가 더 적합할 수 있으며, 최근에는 AI 연산 전용 장치인 NPU와 TPU도 사용됩니다.
엔비디아는 왜 GPU 시장에서 중요한 기업일까?
엔비디아는 GPU 하드웨어뿐 아니라 개발자가 GPU의 연산 능력을 이용할 수 있도록 돕는 소프트웨어도 발전시켰습니다.
대표적인 것이 CUDA입니다.
CUDA는 엔비디아 GPU를 활용한 병렬 계산을 개발할 수 있게 해주는 플랫폼과 프로그래밍 모델입니다.
여러 AI 라이브러리와 개발 도구가 이 환경을 지원하면서 엔비디아 제품의 활용 범위가 넓어졌습니다. NVIDIA Developer+1
물론 AI 반도체 시장에 엔비디아만 있는 것은 아닙니다.
AMD와 인텔의 GPU, 구글의 TPU 등 다양한 선택지도 있습니다.
GPU와 삼성전자·SK하이닉스의 HBM은 어떤 관계일까?
GPU가 계산을 아무리 빨리 해도 필요한 데이터가 늦게 도착하면 성능을 충분히 발휘하지 못합니다.
요리사가 재료를 기다리면 음식을 만들지 못하는 것과 비슷합니다.
HBM은 High Bandwidth Memory의 약자로, 높은 대역폭을 제공하도록 설계한 D램입니다.
여러 메모리 칩을 수직으로 쌓고 연결하는 기술을 활용해 대량의 데이터를 빠르게 주고받을 수 있도록 만듭니다.
AI 가속기에서는 GPU와 HBM을 가까이 배치해 많은 데이터를 효율적으로 전달합니다.
GPU가 연산을 담당한다면 HBM은 그 연산에 필요한 데이터의 이동을 뒷받침하는 역할을 합니다.
삼성전자와 SK하이닉스가 AI 뉴스에서 자주 언급되는 이유 중 하나가 바로 이 고성능 메모리입니다.
두 회사는 HBM을 비롯한 다양한 메모리 반도체를 개발·생산합니다. 삼성반도체+1
내 컴퓨터에도 고성능 GPU가 필요할까?
인터넷 검색, 문서 작성, 동영상 시청이 주된 용도라면 내장 GPU로도 충분한 경우가 많습니다.
반면 최신 3D 게임, 일부 영상 편집·3D 작업, 컴퓨터에 AI 모델을 직접 설치해 실행하는 경우에는 고성능 GPU의 이점이 커질 수 있습니다.
온라인으로 ChatGPT 같은 AI 서비스를 사용하는 경우 대부분의 무거운 연산은 서비스 제공자의 서버에서 이루어집니다.
따라서 해당 서비스를 이용하기 위해 고가의 그래픽카드를 구입할 필요는 없습니다.
CPU와 GPU 중 무엇이 더 중요할까?
둘 중 하나가 무조건 더 뛰어난 것은 아닙니다.
CPU는 다양한 명령을 처리하고 시스템을 조율하며, GPU는 대규모 병렬 계산에 강합니다.
AI 시스템에서는 여기에 HBM과 같은 메모리, 저장장치, 네트워크까지 함께 작동해야 합니다.
앞으로 GPU 관련 뉴스를 볼 때는 연산 성능뿐 아니라 메모리 대역폭과 소프트웨어 생태계도 함께 살펴보세요.
엔비디아의 GPU와 삼성전자·SK하이닉스의 HBM이 같은 뉴스에 등장하는 이유가 한층 명확해질 것입니다.
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